单选题下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。AJP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇BJP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇CJP聚类是基于SNN相似度的概念DJP聚类的基本时间复杂度为O(m)

单选题
下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。
A

JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇

B

JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇

C

JP聚类是基于SNN相似度的概念

D

JP聚类的基本时间复杂度为O(m)


参考解析

解析: 暂无解析

相关考题:

K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。() 此题为判断题(对,错)。

MC2-B主板输入接口下列说法正确的是哪些?() A.JP1为并联B.JP2为主机热敏C.JP3为后备12V电源D.JP4为安全回路检测

数据挖掘方法中的聚类分析也被称为无制导学习。一个好的聚类分析算法应该使得所得到的______。A.聚簇问的相似性很高,而不同的聚簇内的相似性很低B.聚簇内的相似性很低,而不同的聚簇间的相似性很高C.聚簇间的相似性很低,而不同的聚簇内的相似性很低D.聚簇内的相似性很高,而不同的聚簇间的相似性很低A.B.C.D.

关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中,不正确的是( )。A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析C.K-Means很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D.当簇的密度变化较大时,DBSCAN不能很好的处理,而K-Means则可以

下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。A、JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇B、JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇C、JP聚类是基于SNN相似度的概念D、JP聚类的基本时间复杂度为O(m)

T6T是通过其DSP板上的跳线()来设置PTT方式的。A、JP1 JP2B、JP3 JP4C、JP5 JP6D、JP8 JP9

以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类()。A、模糊c均值B、EM算法C、SOMD、CLIQUE

以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法()。A、STINGB、WaveClusterC、MAFIAD、BIRCH

关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象B、K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D、K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

SYS板与PMC板硬件一致,两者都插在PMC框中,但SYS板的板内跳线与PMC板不同,特别是JP1-JP6跳线在更换单板时要注意。其中位于板位9的SYS板正确的跳线是(),其余断开。A、JP3、JP4短接B、JP2、JP4短接C、JP1、JP6短接D、JP3、JP6短接

以下是哪一个聚类算法的算法流程() ①构造k-最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until:不再有可以合并的簇。A、MSTB、OPOSSUMC、ChameleonD、Jarvis-Patrick(JP)

如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。

K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。

关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确的是()A、当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理B、混合模型比K均值或模糊C均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题

以下属于聚类算法的是()A、K均值B、DBSCANC、AprioriD、Jarvis-Patrick(JP)

在GF2488-01B设备中,6方向TP4的EMU盘里的()跳塞分别控制着DCC信道选择和硬狗功能有效。A、JP1和JP2B、JP4和JP5C、JP2和JP3D、JP3和JP4

PAE RSE2通过跳线()选择数据输出方式。A、JP1、JP2B、JP2、JP3C、JP3、JP4D、JP4、JP5

PAERSE2通过跳线()选择数据输出方式。A、JP1 JP2B、JP2 JP3C、JP3 JP4D、JP4 JP5

单选题以下是哪一个聚类算法的算法流程() ①构造k-最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until:不再有可以合并的簇。AMSTBOPOSSUMCChameleonDJarvis-Patrick(JP)

问答题按照聚类的原理和方法划分有哪三类聚类算法?各种聚类算法的思想是什么?

单选题关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()AK均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象BK均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念CK均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇DK均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

单选题以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类()。A模糊c均值BEM算法CSOMDCLIQUE

多选题以下属于聚类算法的是()AK均值BDBSCANCAprioriDJarvis-Patrick(JP)

判断题如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。A对B错

单选题以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法()。ASTINGBWaveClusterCMAFIADBIRCH

判断题K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。A对B错

单选题关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确的是()A当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理B混合模型比K均值或模糊C均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布C混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题